百度CTO王海峰、微軟亞研院劉樹傑同臺：大模型下一戰，拼“全模態”和“真對齊”

中國中文信息學會於7月6日正式宣布，聯合聯想控股、中科院軟件研究所等機構，共同成立產學研創新生態工作委員會（簡稱工委會）。這個委員會集結了學界教授、企業負責人與投資人，目標是打破以往「成果後轉化」的線性模式，轉而推動「協同前創新」——也就是讓產業端從研發初期就參與，同時資金同步跟進，形成更緊密的閉環。此舉被視為回應當前AI技術從實驗室走向商業化過程中的瓶頸，期望透過跨領域合作加速創新落地。 在工委會成立的同一場合，多位重量級人物發表了對大模型發展路徑的深刻見解。百度CTO、同時也是中國中文信息學會副理事長的王海峰，以「原生全模態大模型」為題發表演講。他認為，當前許多大模型仍停留在語音辨識（ASR）、大型語言模型（LLM）與語音合成（TTS）等模塊的串聯，或者視覺模型與語言模型的簡單架構拼接。這種做法無法真正發揮多模態的潛力。王海峰主張，關鍵在於將文本、音頻、圖片、影片等不同類型的資料，統一轉化為離散的Token，在共享的表示空間與自迴歸框架下進行建模。換句話說，大模型不應該是各自獨立模組的組合，而應該從底層就具備處理多種模態資訊的能力。 王海峰進一步指出，AI領域的競爭已經不再僅僅是單一模型能力的比拼，而是延伸至工程平台、算力適配與產業落地等系統層面的綜合實力。他強調，只有當模型本身具備原生全模態的基礎架構，後續的應用開發與場景擴展才能獲得更高的效率與穩定性。這番話點出了當前業界對於多模態大模型的真實困境：許多模型雖然號稱多模態，但本質上仍是不同模組的拼湊，難以在實際應用中達到預期的流暢度與準確度。 緊接著，微軟亞洲研究院首席研究員劉樹傑以圓桌引導報告的形式，進一步深化了這個討論。他從微軟先前提出的VALL-E語音模型切入，說明語音離散化技術如何成為多模態融合的基礎，並延伸至更廣泛的多模態大模型。劉樹傑直言，目前多模態大模型的推理能力偏弱、穩固性不足，問題的根源並不在於疊加了幾種模態，而是這些模態之間根本沒有達到真正的對齊。他所謂的「真對齊」，指的是不同模態的資訊在語義層次上能夠相互對應與補強，而非只是表面的同步或轉換。 劉樹傑的觀察呼應了王海峰的觀點——如果缺乏底層的共享表示空間，多模態模型就難以在複雜任務中展現出應有的智慧。他認為，學界與產業界需要投入更多心力在對齊機制的研究上，包括如何設計更有效的跨模態注意力機制，以及如何建立高品質的對齊訓練資料，這樣才能讓大模型從「看起來多模態」進化到「真正理解多模態」。 在隨後進行的圓桌討論中，拓爾思董事長、同時也是中國中文信息學會監事的施水才，從產學研合作的角度提出反思。他指出，過去學術界先做出成果、再尋找市場應用的線性轉化路徑已經遠遠跟不上技術迭代的速度。現在必須採取並聯融合的策略，讓研究、開發、應用與資金同時並進。對於科學家創業的議題，施水才也給出務實的建議：創業團隊不能「既要又要」，科學家必須認清自己的優勢互補需求，找能夠補足商業、管理與市場經驗的合作夥伴，才能提高成功率。 另一位與談人、北京前沿國際人工智能研究院理事長暨英諾科創基金合夥人王晟，則從創投的視角揭露了產業創新的另一個面向。他直言，創投機構真正投資的對象「不是科學家，而是有科技基因的企業家」。這句話點出了學術界創業時常見的盲點：擁有頂尖技術並不等於能夠經營一家成功的公司，市場判斷、團隊領導與資源整合等能力同樣重要。王晟認為，產學研生態要健康發展，必須培養更多兼具技術背景與商業嗅覺的跨界人才，而工委會的成立正好提供了這樣一個平台，讓不同背景的人才能夠碰撞出新的火花。 整個會議的氛圍顯示，無論是學界、業界還是創投圈，對於大模型發展的下一階段已經形成高度共識：單一模型的能力固然重要，但真正的突破將來自於系統層級的創新，包含全模態的底層架構、模態之間的精準對齊，以及產學研之間更緊密、更早期的協作。工委會的成立正是在這樣的背景下應運而生，為各方提供了一個常態化的溝通機制，期望透過持續的對話與合作，加速中國在人工智慧核心技術上的原創能力與產業轉化效率。 從王海峰提出的「原生全模態」到劉樹傑強調的「真對齊」，再到施水才與王晟對於產學研協作機制的反思，這場會議不僅是一場技術觀點的交流，更反映了整個AI生態系統正在從「模型競賽」轉向「系統能力競賽」的深刻轉變。未來，誰能在全模態架構、模態對齊技術以及產學研融合這三個維度上同時取得進展，才有機會在下一波大模型浪潮中占據領先地位。